일본국립천문대, 딥러닝 기반 은하 분류…정확도 97.5%에 달해

(사진=일본국립천문대).
(사진=일본국립천문대).

일본국립천문대(NAOJ) 소속 천문학자로 구성된 연구팀이 스바루 망원경으로 포착한 먼 우주의 초광시야 이미지에 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용해 은하 56만개를 감지‧분류해냈다고 과학전문매체 사이언스데일리 등 외신이 11일(현지시간) 전했다.

스바루 망원경은 미국 하와이 섬의 마우나케아 천문대에 설치된 NAOJ의 주요 망원경이다. 연구팀은 스바루 망원경의 방대한 이미지 데이터세트에서 AI 딥러닝을 통해 97.5%에 달하는 매우 높은 정확도로 은하 형태를 분류하고 그 가운데 약 8만 개의 은하에서 나선형을 식별해내는 데 성공했다.

수없이 많은 은하의 형태학적 분류를 위해 인간의 눈으로 하나씩 처리하는 일은 매우 어려운 작업이다. 그런데 이제는 NAOJ 연구팀이 인간의 개입을 통해 시각적으로 처리하는 방법 대신 딥러닝 알고리즘으로 빠르고 정확하게 분류할 수 있는 가능성을 연 셈이다.

NAOJ 프로젝트 조교수인 타다키 켄이치 박사는 “AI가 고양이와 개의 이미지를 분류할 수 있다면 나선형 패턴을 가진 은하와 그렇지 않은 은하 역시 구분할 수 있어야 한다”는 생각에서 출발해 이번 AI 기반 시스템을 고안하게 됐다고 설명했다.

향후 연구팀은 기존에 인간이 분류했던 은하 데이터를 기반으로 AI를 훈련시킴으로써 은하를 더욱 상세하게 등급을 나눠 분류할 수 있을 것으로 기대하고 있다. NAOJ는 현재 시민과학(CS) 프로젝트인 ‘갤럭시 크루즈(GALAXY CRUISE)’를 수행하고 있다. 해당 프로젝트에서 시민들은 스바루 망원경으로 포착한 은하 이미지를 조사해 은하 간 충돌 또는 병합을 시사하는 특징을 찾는다.

갤럭시 크루즈 프로젝트 고문인 다나카 마사유키 부교수는 “갤럭시 크루즈의 시민과학자들이 만든 분류 데이터가 딥러닝을 학습하는 데 이용된다”며 AI를 이용한 은하 연구에 큰 기대를 걸고 있다. 즉 이번에 개발된 기술은 앞으로 시민과학(CS)과 결합해 더 많은 연구 성과를 낼 전망이다.

 

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